面向分支定价割平面的学习型列预填充方法

研究提出面向分支定价割平面（Branch-Price-and-Cut）的学习型列预填充方法，利用神经网络构建非最优候选列池并预测 Wentges 平滑中心以加速根求解。在车辆路径求解器 RouteOpt 中，该流程在 95 个 300 至 1000 客户实例上仅需 13.2% 的定价时间即可达到相同认证下界，最高加速 17.5 倍，并在并行机调度中提速 12 倍。